基于Mixup的心电图多标签异常心律检测方法

针对心电图不同样本间的高变异性,以及深度学习模型泛化能力不足的问题,提出一种基于Mixup的心电图多标签异常心律检测方法。首先,通过Mixup方法将心电图与白噪声混合;然后,利用混合样本训练深度学习模型;最后,在CPSC2018数据集上进行实验,该方法的F1分数相较于Inception-ResNet-v2、MLC-CNN、STA-CRNN分别提升了0.014、0.031、0.023。